CRM-Performance Measurement Hot

Autor:
  • Joachim Hauk
  • Frank Faust
  veröffentlicht am 02 Juni 2005  
 
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CRM ist beständig eines der Top-Themen, mit denen sich Unternehmen in den meisten Branchen und Märkten beschäftigen. Viele Unternehmen haben bereits beträchtliche Summen investiert, um kundengerichtete Prozesse zu optimieren und mit CRM-Applikationen zu unterstützen. Dabei ist zu beobachten, dass Reporting und Kundenfokus zwar oft einer der Haupttreiber sind, aber nicht im ausreichenden Maße und durchgängig umgesetzt werden.

Aufgrund der mangelnden und zu wenig transparenten Steuerungskomponente erfüllen die CRM-Maßnahmen nicht die erwarteten Effektivitäts- und Effizienzsprünge. Auch hier gilt: "Power is nothing withouth control!".

Viele der in der Praxis eingesetzten methodischen Ansätze sind gekennzeichnet durch differenzierte und zum Teil isolierte Sichtweisen in der Betrachtung von CRM-Bewertungsmethoden. Viele Ansätze greifen deutlich zu kurz und sind aufgrund fehlender Durchgängigkeit für die erfolgreiche Steuerung von Unternehmen sowie Kunden (-segmenten) nur beschränkt geeignet und werden zudem oft nicht ausreichend in Zielsystemen verankert. Aufgrund der fehlenden Durchgängigkeit dieser Ansätze ist eine Verbindung zwischen Strategie, Operationalisierung und Umsetzung meist nicht möglich bzw. nicht existent.

CRM Performance Measurement hingegen unterscheidet sich als Methode aufgrund der Fokussierung auf quantitative und qualitative Kundenfaktoren und einer mehrdimensionalen Betrachtungsweise maßgeblich von verbreiteten Controlling- und Reportingansätzen. Die sinnvolle Kombination und Ausgestaltung bereits erprobter Methoden der Kundenbewertung, der Prozessanalyse, der Marktforschung und der Potenzialbestimmung in einem multidimensionalen Gesamtmodell bildet die Basis für eine erfolgreiche Determinierung der CRM-Performance.

CRM-Performance Measurement verfolgt dabei stringent die zentralen CRM-Ziele:

- Quantitativer und ökonomischer Erfolg mit dem Kunden (-segment)

- Optimierung kundengerichteter Prozesse

- Vertiefung und Aufwertung der Kundenbeziehung

- Customer Insight und allgemeine Außenwirkung Die konkrete inhaltliche Ausgestaltung des Models muss sich dabei primär an den vorherrschenden Marktbedingungen sowie der strategischen Ausrichtung des Unternehmens und den daraus abgeleiteten Zielen orientieren.

Sind die Ziele in ausreichendem Umfang definiert, Interdependenzen identifiziert und transparent dokumentiert, ist die nächste Herausforderung für Unternehmen die Identifikation und Messung valider Parameter zur Zielfeststellung. Dabei zeigt die Praxis, dass qualitative Faktoren einen signifikanten Einfluss auf die Kundenbeziehung haben und daher zur Erlangung eines differenzierten Gesamtbildes berücksichtigt werden müssen.

Diese, meist in die Zukunft ausgerichteten Potenzialfaktoren, wie z.B. Referenzpotenzial, gilt es, mit geeigneten Ansätzen zu quantifizieren und in das Gesamtmodell zu integrieren. Die Operationalisierung solcher Ansätze birgt jedoch auch die Gefahr einer Fehlinterpretation oder -gewichtung. Objektive Marktanalysen, Benchmarks sowie die konsequente und zeitnahe Beachtung definierter Frühwarnindikatoren dienen zur Minimierung des Risikos – gänzlich ausschließen lässt es sich jedoch nicht.

Eine erprobte Methode zur Strukturierung und ganzheitlichen Betrachtung quantitativer und qualitativer Parameter ist die Balanced Scorecard. Sie wird durch Fokussierung auf den Kunden als Gegenstand der Betrachtung zur Customer Scorecard und stellt eine geeignete Methode für das CRM Performance Measurement dar. Der Unterschied zur klassischen Balanced Scorecard ist die Fokusverschiebung vom Unternehmen bzw. einer Organisationseinheit auf das Kundensegment (bzw. im B2B -Großkundengeschäft auch der einzelne Kunde).

Dadurch ergeben sich auch Adaptionen im Bereich der Faktoren und Messparameter in den Perspektiven der Customer Scorecard im Vergleich zur Balanced Scorecard des Unternehmens.


CRM Performance Measurement

Angesichts der Vielzahl verwendeter Begrifflichkeiten zur Ergebnismessung von CRM Systemen (z.B. CRM Value, CRM-Controlling etc.) wollen wir den Begriff CRM Performance Measurement zunächst definieren:

CRM Performance Measurement ist die kontinuierliche Messung und Analyse des CRM-Erfolgs bezogen auf Kunden oder Kundensegmente.

Dabei ist der CRM-Begriff nicht auf den technischen (System-)Fokus verengt sondern beinhaltet alle kundengerichteten strategischen und taktischen Maßnahmen, Prozesse und die diese Prozesse unterstützenden Systeme. Somit werden Kunden- oder Kundensegmente auf Basis der CRM-Zielsetzungen ganzheitlich evaluiert.

CRM Performance Measurement unterscheidet sich im Ansatz maßgeblich von verbreiteten Controlling- und Reportingmethoden, da hier der der Kunde im Fokus einer mehrdimensionalen Betrachtung steht und entlang qualitativen und quantitativen Kriterien bewertet wird. Dabei nutzt das CRM-Performance Measurement teilweise eingeführte Methoden der Kundenbewertung, der Prozessanalyse und der Marktforschung zur Messung und Bewertung von einzelnen Parametern. Die weitergehende Herausforderung und die primäre Nutzenkomponente ist aber die aussagekräftige Kombination aller relevanten Kriterien zur Determinierung der CRM-Performance über alle Kunden(-gruppen des Unternehmens.

Im Unterschied zu einem Customer Lifetime Value ist das Ziel nicht einen aggregierten Wert zur Kundenbewertung zu erzeugen, sondern vielmehr den Kunden bzw. das Kundensegment über verschiedene Perspektiven zu betrachten und darüber Status und Ansatzpunkte für neue Maßnahmen zu identifizieren. CRM Performance Measurement ist damit komplementär zu Kundenwertermittlung und Kundenwertmanagement.

CRM Performance Measurement hat vier zentrale Aufgaben im Unternehmen:

- Messung und Bewertung des CRM-Erfolgs bezüglich Kunden und Kundensegmenten basierend auf den Unternehmenszielsetzungen

- Verdichtung dieser Werte zur ganzheitlichen Erfolgskontrolle einzelner CRM-Maßnahmen

- Identifikations- und Diagnoseinstrument für Schwächen in Prozess- Design, -Durchführung und IT-Support

- Indikator für die Weiterentwicklung der CRM-Effizienz und – Effektivität des Unternehmens

Das CRM Performance Measurement erleichtert somit die Identifikation und Beseitigung von Prozessschwächen und ermöglicht ein aussagekräftiges Bild für die Qualität der individuellen Kundenbeziehung und den kundenindividuellen CRM-Erfolg.

Darüber liefert es Möglichkeiten zur Optimierung des Kundenwertes.

Durch die Verzahnung mit den Unternehmenszielen durch Herunterbrechung auf die Kunden (-segmente) dient das CRM-Performance Measurement auch der Komplexitätsbeherrschung. So lassen sich zum Beispiel Profitabilitätsziele des Unternehmens über die Kundensegmente nach der jeweiligen Segmentstrategie differenzieren (z.B. verringertes Profitabilitätsziel in Aufbau- und Wachstumssegmenten und dafür gewichtet erhöhte Profitabilitätsziele für reife Segmente).

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Die Beschränkung auf zielrelevante Messgrößen und die Generierung eines möglichst ganzheitlichen aber aussagekräftigen und überscheidungsarmen Sets an Mess- und Beurteilungsparametern, erlaubt eine effiziente Nutzung analytischer und operativer Ressourcen zum CRM-Performance Improvement. So wird die Differenz zwischen analytischen Fähigkeiten und der Kapazität die erkannten Optimierungspotenziale zu nutzen (Execution Gap) möglichst gering gehalten.

Status Quo

CRM Erfolgs-Messung wird in der Praxis und in den einschlägigen Medien häufig auf eine Betrachtung des Return on Investment (ROI) der CRM-Investitionen verkürzt.

Dort und nicht zuletzt auch in den Werbebroschüren der CRM-Anbieter ist der ROI von CRM-Systemen schon seit einiger Zeit ein zunehmend wichtiges Thema. In Zeiten stagnierender IT-Budgets und zurückhaltender Investitionspolitik vieler Unternehmen ist der ROI für jedes CRM-Projekt wichtig, da die Rentabilität von Projekt-Budgets und Systemkosten begründet und bestätigt werden müssen.

Davon abgesehen, dass bei vielen dieser Betrachtungen die Genauigkeit der Ermittlung der ROI-Zahlen in Frage gestellt werden kann,1 ist diese Kennzahl zwar wichtig für das Projekt und die IT & Finanzplanung, aber nur beschränkt aussagekräftig für die Erreichung der kundengerichteten CRM-Ziele.

Closed-Loop Ansätze, fortlaufende Prozessoptimierung und Steigerung des Customer Insight sind gerngenommene Schlagworte auf Konferenzen und in Management-Präsentationen. Im operativen Geschäft werden sie aber oft nicht strukturiert erfasst, quantifiziert, validiert und beobachtet.

Auch im Reporting zu Kunden und Kundenbeziehungen beschränken sich die involvierten Organisationseinheiten meist auf klassische, auf den Abteilungsfokus zentrierte Sichtweisen (z.B. Sales Controlling: Neukunden, Kundenerfolgsrechnung, Segment-Erfolgsrechnung).

Gerade in diesem Bereich hat sich die kundenzentrierte Sichtweise (das Kernparadigma von CRM) noch nicht durchgesetzt. Dadurch wird auf einzelne CRM-Maßnahmen bezogen auch der Unternehmenserfolg nicht ganzheitlich betrachtet.

Was bringt eine hohe Lead-Generation im Rahmen einer Marketingkampagne dem Unternehmen, wenn der nachfolgende Produktverkauf durch Sales, bzw. die Durchführung der Kundenanlage und der Serviceleistung durch die Customer Service- und Delivery-Einheiten nicht korrekt oder gar nicht stattfindet? Im Extremfall ist das Ergebnis interne Kostengeneration, der keine Kundenumsätze entgegenstehen und die zusätzlich Irritation des angesprochenen Kunden verursacht.

Dabei fällt dieser Misserfolg auf Unternehmensebene eventuell gar nicht auf, wenn er auf Abteilungsebene z.B. durch positive Kennzahlen in der sonstigen Neukundengewinnung oder im Cross-Selling überlagert wird.

Wenn keine integrierte Erfolgsmessung über Kunden (-segmente) und kundenzentrierte Prozesse erfolgt, lässt sich der übergreifend gemessene Unternehmenserfolg nicht durch die gemessenen CRM-Teilerfolge in den verschiedenen Abteilungen und Prozessen erklären. Damit sind Ansatzpunkte für notwendige Optimierungsmaßnahmen nicht direkt zu erkennen, sondern müssen erst identifiziert und analysiert werden. Wenn dabei die Abteilungs- / Prozessziele nicht mit den Unternehmenszielen abgestimmt bzw. aus diesen abgeleitet sind, ist keine Informationskonsistenz zwischen Unternehmens- und Abteilungsebene gegeben.

Im Extremfall lebt das Unternehmen in mehreren Zielwelten, die noch separat voneinander gemessen und gesteuert werden. Dies löst Irritationen und Verwirrung aus und verursacht erheblichen Mehraufwand. Daneben sind in solchen Fällen Zielkonflikte eher die Regel als die Ausnahme.

Ganzheitliche Betrachtung der Kundenbeziehung zur CRM Performance-Messung

Um den Erfolg einer CRM-Maßnahme bzw. eines CRM-Systems als Ganzes entlang der Unternehmensziele beurteilen zu können, muss eine Methodik angewandt werden, welche diese Unternehmensziele über alle CRM-Prozesse und Kunden (- segmente) misst und bewertet. Dabei sind entsprechend der Zielhierarchie des Unternehmens qualitative und quantitative Ziele zu betrachten. Dementsprechend muss die Methodik in der Lage sein auf Kunden (-segmente) fokussiert multidimensionale Ziele und ihre Zusammenhänge abzubilden und in Beziehung zu setzen.

Unabhängig von den konkreten Zielen des jeweiligen Unternehmens sind in der Regel folgende Zielkategorien relevant für den CRM-Erfolg. Diese sind daher als Betrachtungs- und Bewertungsperspektiven in der CRM-Performance-Messung zu berücksichtigen:

- Quantitativer und ökonomischer Erfolg mit dem Kunden (-segment): Erhöhung des Ergebnisbeitrags des Kunden (-segments) durch bessere Durchdringung bzw. Erweiterung der Kundenbasis. Dabei ist neben dem aktuellen Status und Potenzial vor allem auch die Prognose der mittel- und langfristigen Kundenentwicklung bezüglich vorhandenem und realisierbaren Potenzial bedeutend.


- Optimierung interner, kundengerichteter Prozesse: Verbesserung der Effizienz und Effektivität der kundengerichteten Prozesse sowohl unter Kostengesichtspunkten als auch bezüglich der durch den Kunden wahrgenommenen Qualität in Ablauf und Ergebnis.


- Vertiefung und Aufwertung der Kundenbeziehung: Neben dem ökonomischen Aspekt einer erhöhten Durchdringung des Kunden (-segments)2 determinieren auch qualitative Elemente wie die erhöhte Transparenz und Informationsdichte des Kunden, Referenz- und Multiplikatorfunktion oder weitere Funktionen für das Unternehmen (z.B. als Partner, Lieferant oder Wettbewerber) die Tiefe und Bindungskraft der Kundenbeziehung.


- Customer Insight und allgemeine Außenwirkung: Hierunter fallen zum einen aus der Geschäftsbeziehung resultierende oder anderweitig gewonnene Informationen zum Kunden sowie das beobachtete Kauf- und Interaktions-Verhalten. Diese Informationen ermöglichen eine erhöhte Transparenz und erleichtern die Prognose von Kundenreaktionen und Kundenverhalten generell. Daneben ist auch das Außenbild des Unternehmens, seiner Produkte, Prozesse und Mitarbeiter aus den verschiedenen Kundenperspektiven Teil dieser Zielkategorie.


Die konkrete Ausgestaltung und Priorisierung der definierten Ziele und der daraus resultierenden Betrachtungs- und Bewertungskategorien kann nur individuell auf Basis der strategischen Ausrichtung des Unternehmens und seiner jeweiligen Entwicklungsphase erfolgen. Die CRM-Performance-Messung muss aber all diese Zielkategorien in ihren jeweilig relevanten Ausgestaltungen abbilden können und muss flexibel genug sein, um die mittelfristig auftretenden Änderungen zu integrieren.

Erfolgsmessung für Prozesse an der Schnittstelle zwischen Kunden und Unternehmen sind keine neue Erfindung sondern gehören zum Standardrepertoire aller Unternehmen und sind essentiell für die Planungs- und Steuerungsfähigkeit des Unternehmens. Allerdings sind die verbreiteten Methoden meist auf eine Organisationseinheit, Bereichsperspektive oder einen Prozess fokussiert. So ist die Komplexität der Methodik besser beherrschbar und die Aussage geschärft, da Prozessinterdependenzen nicht betrachtet werden.

Allerdings liegt gerade hier das Defizit dieser eingeschränkten Betrachtungsweise.

Die prozessübergreifende Effizienz und Effektivität wird nicht gemessen und bewertet. Somit können durch Überlagerungseffekte Optimierungspotenziale verschleiert werden.

Moderne CRM-Systeme bieten die Möglichkeit der durchgängigen Prozesssteuerung und –überwachung und die Kapazität für multidimensionale Erfolgsmessungen über alle relevanten Prozesse und Organisationseinheiten. Mit den eingeführten Methoden der CRM-Erfolgsmessung werden die Potenziale, die diese Funktionalitäten bieten, nicht ausreichend genutzt.

Im folgenden werden die verbreiteten Methoden kurz beleuchtet.


Methoden der Kundenbewertung

Ziel einer Kundenbewertung ist es, je nach Fragestellung die "richtigen" Kunden (- segmente) zu adressieren. Undifferenzierte Kundenbindungsmaßnahmen führen zum Beispiel dazu, dass Unternehmen wertvolle Ressourcen und Zeit in Kunden investieren, die eigentlich als Wertvernichter eingestuft würden oder in Kunden deren Abwanderung nicht zu verhindern ist. Eine Kundenbewertung hingegen versetzt Unternehmen in die Lage, profitable Kunden zu identifizieren, auszubauen und sich von den unprofitablen Kostenverursachern zu distanzieren bzw. deren Service-Grad bewusst zu reduzieren und damit eventuell bewusst Churn in dieser Kundegruppe in Kauf zu nehmen.

Im Grunde genommen geht es also um die eigentlich nicht neue aber selten konsequent gelebte Erkenntnis:

- wertvolle Kunden zu erkennen und zu binden

- Kundenpotential durch gezielte Kundenentwicklung auszuschöpfen

- Vertriebs- und Marketingmaßnahmen auf Basis des Kundenwerts segmentspezifisch zu gestalten

- potentiell wertvolle Neukunden zu identifizieren und zu gewinnen Im CRM Performance Measurement spielt die Kundenbewertung eine zentrale Rolle. Sie ist einerseits die Basis für die effiziente und effektive Planung und Durchführung von CRM-Maßnahmen. Daneben ist die Kundenbewertung aber auch die zentrale Meßgröße für den mittel- und langfristigen Erfolg der CRM-Maßnahmen.

Neben technischen, prozessualen und organisatorischen Fragestellungen bildet die Entwicklung CRM-Strategie-konformer Kundenbewertungsmodelle und deren Ergebnisse die Basis für ein differenziertes Handeln der Unternehmen. Die Schwierigkeit im Aufbau solcher Modelle ergibt sich vor allem aus dem Spagat zwischen maximaler Transparenz aller relevanter werttreibender Kunden- Charakteristika und Komplexität (siehe Grafik) sowie Validität des jeweiligen Bewertungsmodells.

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Zum Beispiel sinkt der Grad der Validität aufgrund des zunehmenden Einflusses weicher Faktoren (z.B. Empfehlungspotenzial). Die zentrale Herausforderung ist es dabei, aufbauend auf den Erfahrungen, das Modell sukzessive zu verfeinern. Zudem gilt es auf die sich stetig ändernden Umfeldbedingungen zu reagieren.

Die am Markt bekannten Kundenbewertungsmodelle unterscheiden sich dabei primär hinsichtlich des Detaillierungsgrads, der Anzahl der betrachteten monetären sowie nicht-monetären Dimensionen.

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Die eindimensionalen Verfahren haben den grundsätzlichen Nachteil, dass sie die komplexe Realität der Kundenwertbetrachtung nur sehr begrenzt abdecken. Die multidimensionalen Verfahren liefern ein differenzierteres Bild, sind allerdings methodisch wesentlich aufwändiger und bergen die Gefahr aufgrund der Komplexität der Messung, Abgrenzung und Bewertung an Aussagekraft zu verlieren.

Die einfachste und immer noch weit verbreitete Art der Kundebewertung stellt die ABC-Umsatzanalyse dar. Sie bewertet und unterteilt die Kunden (-segmente) ausschließlich nach deren Umsätzen. Der Vorteil dieses Modells ist die einfache, schnelle und aufgrund der Verfügbarkeit der notwendigen Umsatzdaten effiziente Generierung von Kundensegmenten. Allerdings ist dieses eindimensionale Verfahren nur beschränkt aussagekräftig. Denn zum einen bezieht es sich ausschließlich auf die Vergangenheit, und zum anderen lässt es die Kosten und damit auch die Profitabilität außer Acht.

Sinnvoll ist daher in jedem Fall die zusätzliche Berücksichtigung der Produkt-, Kunden- und Auftragsabwicklungskosten in Form einer Profitabilitätsanalyse (z.B.

als eine ABC-Deckungsbeitrags-Analyse). Diese minimiert das Risiko, das bei der Kundenwertberechnung, die vom Kunden verursachten Kosten ausgeblendet werden. Um die Kosten jedoch verursachungsgerecht den Kunden zuordnen zu können, bedarf es einer Prozesskostenrechnung, die aufgrund der hohen Komplexität in den Unternehmen oft nur rudimentär oder gar nicht durchgeführt wird.

Die Zukunftspotenzialanalyse ist ein ebenfalls rein monetär ausgerichtetes Bewertungsmodell, welches quantitative sowie qualitative Kriterien auf Basis von Marktanalysen (z.B. durchschnittliche Ausgaben für Produkte), Kundendaten (z.B.

Anzahl der Familienangehörigen) und aktuellem Umsatz in Korrelation setzt. Die Kalkulation des aktuellen Umsatzanteils am geschätzten Gesamtausgabenvolumen des Kunden ("Share of wallet") bildet den Indikator für zukünftige Vertriebspotenziale.

Inwieweit diese Potenziale noch brach liegen oder ggf. durch einen oder mehrere Wettbewerber bereits ausgeschöpft wurden, lässt sich zumeist kaum oder nur mit großem Aufwand (z.B. durch Befragungen) ermitteln. Aufgrund der starken Simplifizierung des Modells sind lediglich Schätzwerte zu eruieren, die ausschließlich auf das zukünftige Umsatzpotenzial fokussieren. Die Profitabilität wird nicht berücksichtigt.

Neben der reinen Profitabilitätsbetrachtung im Rahmen der bereits vorgestellten Profitabilitätsanalyse beinhaltet ein qualitatives Scoring-Modell zusätzlich noch weiche, nicht-monetäre Faktoren (z.B. Weiterempfehlungspotenzial). Diese dienen innerhalb des Bewertungsmodells als kalibrierende Multiplikatoren für den ermittelten Profitabilitätswert. Durch die Quantifizierung weicher bzw. qualitativer Faktoren und deren Multiplikation mit der aktuellen Profitabilität wird ein gewichteter Kundenwert ermittelt. Einsatz findet ein solches Modell vor allem in Branchen, in denen der Einfluss weicher Faktoren auf die Kundenakquisition recht hoch ist und somit ein wichtiges Steuerungsinstrument bildet. Aufgrund der auf subjektive Entscheidungen beruhenden Quantifizierungsgröße können Fehlbewertungen die Folge sein. Daher bedarf es der stetigen Überprüfung der Gewichtungsfaktoren auf Basis der erzielten Akquisitionsergebnisse.

Zu den aufgeführten eindimensionalen Methoden bietet sich ergänzend der Einsatz multidimensionaler Bewertungsmodelle an. Unterschiedliche gewichtete und normalisierte Attribute zweier oder mehrer Dimensionen werden hierbei zum Beispiel in Form von Scoring-Modellen abgebildet. Hier fließen neben der finanziellen Attraktivität des Kunden weitere Attribute in die Betrachtung mit ein. Dies könnten zum einen der aktuelle Reifegrad der Beziehung bzw. die Lebenssituation des Kunden (z.B. Eintritt ins Berufsleben) oder zum anderen auch verhaltens- oder einstellungsbezogene Faktoren (z.B. Sicherheitsbewusstsein, Technologieaffinität oder Risikobereitschaft) sein. Durch die Korrelation der einzelnen Dimensionen, z.B.

der Einfluss der Kundenreife auf die finanzielle Attraktivität des Kunden, wird so eine transparente Sicht auf einzelne Kunden (-segmente) ermöglicht. Da analog zum qualitativen Scoring-Modell die Gewichtung auf Basis subjektiver Entscheidungen definiert wird, besteht auch hier die Gefahr von Fehlbewertungen.

Ein im Handel bereits erprobtes und verlässliches Verfahren zur Kundenbewertung bildet zum Beispiel das RFM-Scoring Model. RFM steht hierbei für "Recency of last purchase", "Frequency of purchase" und "Monetary Value". Das Verfahren stützt sich hierbei nur auf wenige empirische Daten. Diese Daten werden gemäß der drei RFM-Variablen in Korrelation zueinander gesetzt. Auf Basis dieses Verfahren wurde beispielsweise festgestellt, dass Response-Raten ungleich höher waren, je kürzer die letzte Kauftransaktion zurücklag, je höher die Kauffrequenz war und je höher der getätigte Umsatz des Kunden war. Jede der drei Variablen ist mit einem Punktesystem hinterlegt, so dass sich durch die Addition der Einzelgrößen ein kumulierter Kundenwert ergibt. Ergänzend lassen sich, in Abhängigkeit der Datenverfügbarkeit und den Determinanten des Kundenverhaltens, weitere Attribute in den RFM-Methodik integrieren.

Der Customer Lifetime Value (CLV) als weiterer mehrdimensionaler Ansatz fokussiert - im Gegensatz zu den bereits aufgezeigten Ansätzen - den zu erwartenden Gesamtwert des Kunden über die geschätzte Gesamtdauer der Beziehung. Die Berücksichtigung qualitativer Elemente und deren Potenziale kommt dabei eine besondere Rolle zu. Ziel dieses Ansatzes ist es, die Vorteile unterschiedlicher Modelle zu bündeln.

Zur Ermittlung des Kundenwerts wird der zukünftig zu erwartende bzw.

prognostizierte Gewinn ermittelt und mit einem Diskontierungsfaktor auf den gegenwärtigen Zeitpunkt abgezinst. Die Verlässlichkeit der Schätzung im Rahmen der Prognose wird dabei vor allem durch folgende Faktoren bestimmt:

- Preis- und Kostenentwicklung

- Veränderung in der Kundenloyalität mit einhergehender Verkürzung der Geschäftsbeziehungen

- Veränderte Marktbedingungen

Aufgrund des zum Teil idealtypischen Ansatzes dieses Kundenbewertungsmodells haben in der Vergangenheit viele Projekte die in sie gesetzten Erwartungen nicht erfüllt.

Als Gründe sind neben der hohen Komplexität sowie der Kosten- und Zeitintensität im Rahmen der konzeptionellen und operativen Umsetzung vor allem die große Schätzunsicherheit zu nennen. In vielen Unternehmen bleibt die Frage nach der Validität des Kundenbewertungsergebnisses unbeantwortet.

Methoden der CRM-Prozessanalyse

Über CRM-Prozessanalysen wird die Effizienz und Effektivität der kundengerichteten Prozesse gemessen und bewertet. Dabei steht der Kunde insoweit im Mittelpunkt, als die Prozessbewertung über die Kundensegmente differenziert betrachtet wird.

Kernfokus ist aber der jeweilige Prozess. Die folgenden Analysen ergänzen sich in der Regel und liefern bei Betrachtung in Zusammenhang und Fokussierung auf Kundensegmente eine gute Übersicht über den kundenbezogenen Status der Prozesse. Allerdings wird diese zusammenhängende Betrachtung oft nicht durchgeführt, bzw. in vielen Unternehmen fehlen auch die reportingtechnischen Voraussetzungen für eine ganzheitliche Prozessbetrachtung. Zum Beispiel können Prozesskennzahlen oft nicht auf Segmentlevel reportet werden oder die Prozesskostenrechnung ist nicht in ausreichendem Maße etabliert.

Prozess-Erfolgs-Analysen messen die Erfolgsrate von Prozessen und Prozessschritten um einen Überblick über die Anzahl der abgeschlossenen Prozesse im Betrachtungszeitraum zu generieren. Sie werden oft als Controllinginstrument zur Messung der Leistung der prozessverantwortlichen Organisationseinheiten. Bei Aufsplittung der Prozessverantwortlichkeit über verschiedene Organisationseinheiten und inhaltlicher Sinnhaftigkeit wir auch der Wechsel zwischen Prozessphasen als Prozessabschnittserfolg gemessen.

Beispiele hierfür sind Win/Loss-Reports im Vertrieb oder Anzahl beantworteter Kundenanfragen im Customer Care. Ein Beispiel für einen Prozessabschnittserfolg ist die Anzahl der durch einen Lettershop versandten Mailings im Rahmen des Prozesses "Durchführen von Marketingkampagnen".

Gerade in umfangreichen Prozessen wie z.B. Vertriebsprozessen für komplexe Investitionsgüter sind neben Erfolgsanalysen vor allem auch Prozess-Status- Analysen sehr wichtig. Sie messen die Anzahl der Vorgänge /Durchläufe in den verschiedenen Prozessstadien und liefern eine Übersicht über die quantitative Verteilung der Gesamtzahl der Vorgänge über die relevanten Prozessphasen.

Dadurch lassen sich momentane und zukünftige Arbeitslasten in den verschiedenen Prozessschritten bestimmen bzw. auch im Zusammenhang mit Erfahrungswerten aus Prozesseffizienz, bzw. Prozessstatusanalysen der Arbeitsanfall in nachgelagerten Prozessen prognostizieren.

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Ein verbreitetes Beispiel hierfür ist die Sales-Pipeline (oft auch Sales-Funnel). Aus dieser Verteilung der identifizierten, offenen Vertriebschancen über die verschiedenen Phasen des Vertriebsprozesses, lässt sich aufgrund von Erfahrungswerten die Anzahl und das Volumen der im nächsten Betrachtungszeitraum gewonnenen Geschäftsabschlüsse prognostizieren. Daneben ist dieser Wert natürlich ein Vorlaufindikator für Produktion und Logistik.

Analysen der Prozessqualität messen die Qualität der Prozessdurchführung, geben aber auch Hinweise auf die Qualität des Prozessdesigns. Messbare Indikatoren dafür sind Prozessiterationen (Mehrfachdurchläufe durch einzelne Prozessphasen) oder mehrfacher Prozessdurchlauf.

Ein Beispiel dazu ist die mehrfache Stammdatenänderung bezüglich eines Kunden im Customer Care bzw. das wiederholte Aufkommen des identischen Service-Requests bei demselben Kunden im Help-Desk.

Über eine vertiefte Ursachenanalyse kann dann der konkrete Qualitätsmangel identifiziert werden und Maßnahmen zu dessen Beseitigung initiiert werden. Im Bezug auf CRM-Performance Management ist zudem zu analysieren, ob die auffällig hohe Serviceinanspruchnahme prozessseitig verursacht ist, oder ob Sie im Kundenverhalten begründet liegt.

Die Analyse der Prozess-Effizienz kann auf mehrere Arten stattfinden:

- Vergleich der Dauer von Prozessschritten mit Service Level Agreements oder anderen Benchmarks (Durchschnittswerte etc.)

- Vergleich der verursachten Prozesskosten mit Kostenbenchmarks

- Messung von Abbruch- oder Vertagungsraten bei Prozessen mit Kundeninteraktion oder Self-Care Prozessen.


So ist z.B. im Vertriebsbereich die Conversion Rate ein wichtiger Effizienzbenchmark (wie viele Leads werden im Betrachtungszeitraum zur Opportunity, wie viele Opportunities zum Proposal etc.) Auf diese Weise kann identifiziert werden, in welcher Phase der Vertrieb das größte Optimierungspotenzial hat. Über eine vertiefte Analyse können dann die konkreten Auslöser der Ineffizienz ermittelt und entsprechende Gegenmaßnahmen eingeleitet werden.

Gerade Prozesslaufzeiten können durch die angebotenen Lösungen für Business Prozess Management relativ einfach getrackt und ausgewertet werden. Prozess- und Ressourcenengpässe können bei kontinuierlicher Beobachtung und konsequenter Reaktion somit wesentlich schneller erkannt und ausgeräumt werden.

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Analyse externer Einflussgrößen

Die CRM-Performance von CRM-Zielen, die sich vor allem auf die Außenwirkung von Produkten, Prozessen oder dem Unternehmen generell beziehen, lässt sich nicht oder nur ungenügend auf Basis unternehmensintern generierter Daten bewerten. Die relevanten Daten können nur durch direkte Abfrage beim Kunden erfasst werden.

Dies kann über implizite oder explizite Verfahren geschehen.

Beim implizierten Verfahren (z.B. Beschwerdeanalyse) wird vor allem die Rückmeldung des Kunden analysiert. Die Herausforderung besteht jedoch darin ein aktiv gelebtes Kundenfeedback-Management aufzubauen bzw. zu etablieren. Fehlt dieses, geht das Unternehmen die Gefahr ein, unvollständige und nicht repräsentative Daten zu erheben und somit keine validen Aussagen treffen zu können.

Explizite Verfahren (z.B. Erfüllungsgrad von Erwartungen) erheben die gewünschten Daten per Kundenbefragung (z.B. mittels Fragebogen). Umfang und Zusammensetzung der Stichprobe können so aktiv gesteuert werden. Allerdings können solche Aktionen nur in limitiertem Rahmen durchgeführt werden, da die Informationsbereitschaft der Kunden nicht überbeansprucht werden soll und aufgrund des damit verbundenen Aufwands.

Vor allem die Erhebung von Daten durch explizite Verfahren unterscheidet sich maßgeblich von den internen Analysen bezüglich der Erhebung und Interpretation der anderen Parameter. Dabei sind besonders die folgenden Punkte zu berücksichtigen:

- Periodizität: Aus Kostengründen und aufgrund der nur beschränkten Informationsbereitschaft der Kunden, können solche Kundenbefragungen nur in limitiertem Umfang und in relativ großem zeitlichen Abstand erfolgen.


- Manipulierbarkeit weicher Faktoren: Gerade abstrakte, schwer quantifizierbare Faktoren wie Kundenzufriedenheit, Einstellungswerte und Wahrnehmungen sind durch Einflussfaktoren wie Befragungsdesign, Art der Fragestellung und Einflussnahme des Interviewers leicht manipulierbar (z.B. provozieren von sozial erwünschten Antworten). So können gewollt oder ungewollt wichtige Zielwerte manipuliert werden. Daher ist auf Art, Design, Durchführung und durchführende Entität (neutrale interne Abteilung, externe Marktforschungsagentur) ein besonderes Augenmerk zu legen.


- Einordnung in den Bewertungskontext: Gerade schwer quantifizierbare Parameter sind nur aussagekräftig wenn sie im Rahmen einer Zeitreihenbetrachtung miteinander bzw. mit Branchen- oder Mitbewerber-Benchmarks verglichen werden (jeweils bei vergleichbarem Erhebungsverfahren).


Vor allem hinsichtlich der organisatorischen Zuordnung und der Standardisierbarkeit der Erhebung stehen im Kern zwei Arten der Erhebung zur Auswahl.

Die Nutzung standardisierter externer Erhebungen besonders zu Themen wie Image und Kundenzufriedenheit (z.B. Kundenmonitor der Servicebarometer AG, oder AutomarxX Markenranking des ADAC im Automobilbereich) ermöglicht eine schnelle und vergleichsweise preisgünstige Bewertung des relevanten Parameters.

Außerdem ist Neutralität und Professionalität des Befragungsprocederes bei diesen Befragungen gewährleistet. Allerdings können diese standardisierten Verfahren keine Detailfragen berücksichtigen und ein Zugriff auf die Rohdaten zur Auswertung zu einem späteren Zeitpunkt ggf. zur Beantwortung einer andern Fragestellung ist nicht möglich.

Relevante Teilaspekte oder Detailfragen wie z.B. Kundenwahrnehmung der Service- Qualität im Customer Care können nur in individuellen Kundenbefragungen direkt erhoben werden. Der Vorteil einer solchen Erhebung liegt in der individuell zielgerechten Ausgestaltbarkeit. Dagegen stehen vergleichsweise höhere Kosten sowie eine erhöhte interne Ressourcenbindung (zur Steuerung der Erhebung bei externen Instituten oder noch stärker bei Ausführung durch das Unternehmen).

Unabhängig von der Art der Befragung können solche externen Faktoren maximal auf Kundensegmentebene aussagekräftig erhoben werden, da in der Regel nur ein Subset der Gesamtkundenzahl befragt wird. Abgesehen von den ernormen Kosten einer Befragung über alle Kunden (Ausnahme: B2B-Bereich mit geringer Zahl der Marktteilnehmer) wird eine vollständige Berücksichtigung auf Kundenebene schon am unvollständigen Rücklauf scheitern.

Die beschriebenen Methoden stellen geeignete Instrumente zur Bewertung des jeweiligen Fokusbereichs dar. Gerade Customer Lifetime Value – Ansätze vereinen bereits einen beträchtlichen Anteil der für das CRM Performance Measurement relevanten Betrachtungsgegenstände und Parameter in sich.

Allerdings wird hier oft die interne Prozessanalyse und –bewertung nicht in Beziehung gesetzt, somit wird nicht betrachtet, ob der Kunde aufgrund seiner Attribute und seines Verhalten unzureichend profitabel ist, oder ob der Grund hierfür in der ineffizienten Kundenbetreuung des Unternehmens begründet liegt.

Der "missing link" im Sinne des Wortes ist die strukturierte und inhaltlich schlüssige Inbeziehungsetzung der verschiedenen Betrachtungsweisen und –gegenstände. Ein Ansatz hierfür wird in den folgenden Abschnitten erläutert.


Parameter für eine ganzheitliche CRM-Erfolgsmessung

Ausgangspunkt für eine ganzheitliche CRM-Erfolgsmessung ist die Identifikation und Analyse der bestimmenden Parameter und deren Gewichtung. Im Rahmen der Erfolgsmessung ist es notwendig die ökonomische Gesamtbedeutung des Kunden multidimensional über seinen gesamten Lebenszyklus zu betrachten.

Vor allem die Potenzialbestimmung durch die Monetarisierung ökonomischer und nicht-ökonomischer Kriterien bildet dabei aktuell die zentrale Herausforderung für Unternehmen.

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Speziell nicht-ökonomische Kriterien sind aufgrund ihrer Interdependenzen und Abstraktheit schwer zu quantifizieren. Zusätzlich beeinflusst wird die Validität und Realibilität der Ergebnisse durch die Art des Messverfahrens. Rein quantitative Verfahren auf Basis aggegierter Größen bieten erste Ansätze, doch greifen diese meist zu kurz. Sie unterstellen, dass eine CRM-Erfolgsmessung lediglich durch Indikatoren wie Umsatz, Marktanteil oder die Wiederkaufrate gemessen werden kann. Ferner sind die determinierenden Faktoren aufgrund ihres zumeist zeitlich retrograden Charakters nicht für eine ganzheitliche Betrachtung über den Kundenlebenszyklus geeignet- sie bilden lediglich den Wertbeitrag und damit den Status des Kunden in Bezug auf seine bereits getätigten Transaktionen. Vorteilhaft erweist sich jedoch bei diesem Verfahren die detaillierte und genaue Messbarkeit der Werte.

Die in qualitativen Verfahren gemessenen weichen, zumeist in die Zukunft ausgerichteten Faktoren erlauben die Erstellung eines differenzierten und umfassenderen CRM-Status, da die zu erwartenden Potenziale berücksichtigt werden. Die Verfahren zur Erhebung und Quantifizierung dieser Faktoren sind aber deutlich komplexer und aufwändiger.

Unabhängig des eingesetzten Verfahrens sollte zur Reduzierung von Fehlinterpretationen jeder Indikator einer kritischen Chancen-/Risiko-Betrachtung unterzogen werden.

Neben der reinen Messung bzw. Erhebung der Daten (z.B. durch Befragung oder Beobachtung) gilt es die jeweiligen qualitativen Faktoren in eine sinnvolle, logische sowie interpretierbare Struktur als Basis zur Bestimmung von Potenzialgrößen zu überführen.

In der Literatur werden diverse Potenzialgrößen und deren konzeptionellen Zusammensetzungen diskutiert. Nachfolgende werden exemplarisch einige potenzialrelevante Parameter dargestellt:

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Das Ertragspotenzial eines Kunden bildet der gegenwärtige monetäre Beitrag eines Kunden (-segments) am Erfolg des Unternehmens. In der Praxis wird häufig das Ertragspotenzial mit der Kundenrentabilität gleichgesetzt, so dass dieser Wert die zentrale Kennzahl bietet. Die verursachungsgerechte Zuordnung von Kosten stellt viele Unternehmen jedoch vor große Herausforderungen, die im Rahmen einer detaillierten Bewertung der Kundenrentabilität aber unabdingbar ist.

Das Entwicklungspotenzial eines Kunden – also sein monetär prognostiziertes Wachstumspotenzial – hat besonders starken Einfluss auf eine ganzheitliche CRMErfolgsmessung, da es ausschließlich auf die zukünftigen Erträge abzielt. So kann ein Kunde zum Beispiel in einer retrospektiven Betrachtung bzw. Analyse einen negativen Beitrag zum Unternehmenserfolg beigetragen haben, jedoch in Zukunft zu einem Gewinnbringer werden. Aus diesem Ansatz heraus haben sich Phasenmodelle – angelehnt an den Produktlebenszyklus – etabliert. Die Philosophie der Einteilung in Kundenlebensphasen (Kind, Student, Absolvent, etc.) wird dabei vor allem von Finanzdienstleistungsinstituten angewendet. Maßnahmen, wie z.B. ein Sparbuch mit 5-Euro-Gutschrift zur Geburt eines Kindes oder kostenlose Girokonten für Studenten, setzten genau auf diesen Lebensphasen auf und zielen auf die frühzeitige Kundenbindung und Abschöpfung des Zukunftspotenzials eines Kunden ab.

Aufgrund situativer Einflussfaktoren sind diesem Konzept - vor allem bei der Betrachtung eines einzelnen Kunden – Grenzen gesetzt. Banken haben beispielsweise sehr große Probleme die zukünftigen Deckungsbeiträge eines bestimmten Kunden bis zum 25. Lebensjahr realistisch zu prognostizieren. In anderen Branchen (z.B. Mobilfunk oder ISP) werden Kundenlebenszyklen stärker an Produktnutzungs- und durchschnittlichen Kundenbindungszeiten angelehnt.

Ferner ist die Wettbewerbssituation und damit das zukünftige Anteil am Gesamtentwicklungspotenzial (Share of wallet) zu beachten. Der zukünftige Erfolg hängt dabei vor allem an dem Loyalitäts- und Cross-Sellingpotenzial ab. Die Reduzierung von Prognoseunsicherheiten bildet dabei die größte die Herausforderung für Unternehmen.

Das Cross-Selling-Potenzial bildet einen weiteren Aspekt des Entwicklungspotenzials ab. Es fokussiert primär Kaufvorgänge, die ein Kunde in anderen als den bisherigen Geschäfts- bzw. Produktbereichen durchzuführen beabsichtigt. Wertbildende Faktoren sind neben den zukünftigen Bedürfnissen des Kundens seine Bereitschaft auf Cross-Selling-Ansätze positiv zu reagieren (z.B. Kundenvorliebe für "Alles aus einer Hand"). Negative Bereitschaft äußert sich dabei exemplarisch durch den Drang nach Diversifikationsbedürfnis oder durch unterschiedliche Kaufentscheidungsprozesse (z.B. Komplexes Kaufverhalten (complex-buying behaviour) oder abwechslungsorientiertes Kaufverhalten (varietyseeking behaviour)).

Ein weiterer bestimmender Faktor zur ganzheitlichen CRM-Erfolgsmessung bildet das Loyalitätspotenzial. Hierbei steht das zukünftige Nachfrageverhalten von Leistungen beim Anbieterunternehmen im Fokus. Neben dem Kundenwunsch, eine Geschäftsbeziehung auch in Zukunft fortführen zu wollen ("psychologische Bindung") gibt es jedoch auch den Zwang zukünftig Produkte beim Anbieter zu beziehen ("faktische Bindung") z.B. durch vertragliche oder technische Wechselbarrieren oder in monopolistischen und stark regulierten Märkten.

Die psychologische Bindung zielt dabei vor allem auf Vertrauen, Committment und Zufriedenheit des Kunden ab. Hierdurch wird eine Reduzierung opportunistischer Handlungen sowie die Bildung einer höheren Akzeptanzschwelle bei kurzfristig, vorübergehenden Nachteilen erreicht. Dieser eher mittel- bis langfristige Effekt wird dabei primär durch Vertrauen und Committment geschaffen. Kurzfristige Kundenzufriedenheitseffekte haben dabei nur beschränkten Einfluss auf das Loyalitätspotenzial. Vor diesem Hintergrund sollten sie im Hinblick auf die Bestimmung dieses Potenzials kritisch hinterfragt werden.

Das Referenzpotenzial betrachtet bzw. bewertet den Multiplikatoreffekt eines Kunden unter Berücksichtigung seiner aktiven (z.B. Kritik oder Weiterempfehlung) und passiven (z.B. durch ablehnendes Verhalten) Rolle innerhalb seines sozialen Beziehungsnetzwerks. Aufgrund der durch das Internet geschaffenen neuen Kommunikationsformen (z.B. Foren), hat der Kunde sogar die Möglichkeit über sein persönliches Netzwerk hinaus positives wie auch negatives Referenzpotenzial aufzubauen. Im Rahmen der Bewertung kommt vor allem der Anzahl von potenziellen Referenzempfängern, die Art der Referenz, sowie der Wahrnehmung des Referenzsenders eine besondere Bedeutung zu.

Im B2C-Umfeld ist die Verfügbarkeit und Bewertbarkeit des Referenzpotenzials deutlich komplexer und nur eingeschränkt möglich. Die Herausforderungen – im Gegensatz zum B2B-Umfeld – ist daher die Generierung von zusätzlichen Daten (z.B. über Kundebefragung, Foren oder Gästebücher im Internet), welche als Indikator zur Bewertung des Referenzpotenzials herangezogen werden können.

Zudem werden in der Praxis häufig Daten im Rahmen des Erstkundenkontakts erhoben, die Rückschlüsse auf das unmittelbare soziale Beziehungsnetzwerk erlauben (Angaben zum Haushalt (z.B. Haushaltseinkommen), zur Familie (Anzahl Kinder) oder zum Firmenverbund (Unternehmensgröße)). Diese determinieren ein direktes Einflusspotenzial, welches neben dem allgemeinen Referenzpotenzial eine weitere Wertungsgröße darstellt Im Gegensatz zum Referenzpotenzial, in der die Kommunikation ausschließlich zwischen Kunden bzw. Interessenten erfolgt, betrachtet der Parameter Informationspotenzial Informationsflüsse vom Kunden in Richtung des Unternehmens. Die Informationen können dabei strategischen (z.B. neue Produktausrichtung) sowie operativen (z.B. zur Optimierung von Kampagnen- Management-Prozessen) Charakter besitzen.

Zur Erhebung der Informationen wird dabei jede existierende Schnittstelle zum Kunden genutzt. Neben Sammlung aller kundennahen Prozess- und Transaktionsdaten, welche z.B. in Form eines Data Warehouses strukturiert für eine Auswertung vorgehalten werden, werden in der Praxis häufig Kundenbefragungen eingesetzt. Diese werden zumeist ergänzt durch ein aktives Beschwerde- und Verbesserungsmanagement. Durch eine aktive Optimierung des Informationsstroms (z.B. Steigerung des Inhalts, der Qualität sowie der Quantität der Informationen) gilt es, das Informationspotenzial gezielt und kontinuierlich auszubauen.

Ein im B2B-Umfeld stark verbreiteter Parameter ist das Kooperationspotenzial. Hierzu gehören sämtliche Synergien und wertsteigernden Potenziale, die sich durch eine Integration der Wertschöpfungskette zwischen Unternehmen erzielen lassen (z.B. im Rahmen von Zulieferungsprozessen). Durch die stärkere Einbindung des Endkunden , z.B. im Rahmen der Ausnutzung von internetbasierten, neuen Technologien in Form von Customer Self Care und Online Services, wird dem Parameter Kooperationspotenzial auch im B2C-Markt eine immer stärkere Bedeutung beigemessen. Die Steigerung der kundenseitigen Kooperationsbereitschaft wird dabei in der Praxis durch Anreizsysteme gefördert.

Betrachtet man neben den externen auch unternehmensinterne Synergien (z.B.

durch Wechselwirkungen im Kundenstamm innerhalb eines Unternehmensverbunds) bilden diese das so genannte Synergiepotenzial. Der Umsatzanteil des Kunden am Gesamtumsatz dient dabei als zentraler Faktor. Hohe Anteile und die damit einhergehende Gefahr einer zu starken Kundenabhängigkeit, ist hinsichtlich der Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg zu berücksichtigen.

Betrachtet man alle unterschiedlich zu bewertenden Potenzialfelder im Zusammenhang wird auffällig, dass Faktoren teilweise redundant berücksichtigt werden oder auch Interdependenzen vorliegen. Die Herausforderungen - neben der Bewertung der Einzelpotenziale - ist daher ein transparentes und homogenes Gesamtmodell nahe an der Realität zu konstruieren.

Dieses ist an die jeweiligen Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens sowie den Umfeldbedingungen anzupassen. Das Model – verstanden als "lebendes Konstrukt" – bedarf der kontinuierlichen Optimierung.

Das Ausbalancieren zwischen sich ändernden Bedingungen (z.B. die Änderung einer Faktorengewichtung aufgrund gestiegener Preissensität auf Kundenseite) sowie des eigentlichen Rahmenmodells (z.B. Wegfall/ Hinzunahme von Faktoren) bildet Basis für den erfolgreichen Einsatz einer ganzheitlichen CRM-Erfolgsmessung.

Ableitung von Entwicklungsbedarfen für eine ganzheitliche CRM Erfolgsmessung

Bei der Berücksichtigung bzw. Integration der identifizierten Parameter gilt es, die schwächen existierender Ansätze zu vermeiden. Neben dem Einsatz methodisch ausgereifter und erprobter Modelle sind hierfür vor allem organisatorische Veränderungen und Regeln zu definieren, welche die existierenden Abteilungs- oder Bereichsschranken im Sinne einer durchgängigen Betrachtungsweise durchbrechen.

Dies schafft die Basis für den erfolgreichen Einsatz einer ganzheitlichen Erfolgsmessung.

Darauf aufbauend gilt es neben der Betrachtung einzelner Parametern, diese in ein Modell zu überführen, um so mehrdimensionale Sichtweisen auf einzelne Kunden (- segmente) im Rahmen einer ganzheitlichen CRM-Erfolgsmessung generieren zu können. Die größte Herausforderung bleibt dabei die Beherrschung der Komplexität.

In diesem Zusammenhang ist es maßgeblich, sich im Rahmen der Messung von KPIs und der Integration in eine Methodik zur ganzheitlichen Betrachtung von Kundensegmenten auf die zielrelevanten Größen zu beschränken. Sonst droht eine Überlastung der Kapazitäten im analytischen Bereich bei gleichzeitig steigendem Aufwand für die Identifikation, Priorisierung und Durchführung von Optimierungsmaßnahmen. Dies führt dazu, dass die (Re-) Aktionsgeschwindigkeit im CRM-Bereich suboptimal wird oder bleibt und die Differenz zwischen den erkannten Optimierungspotenzialen und den diese adressierenden Maßnahmen (execution gap) wächst.

In der Praxis führt dieses Phänomen oft dazu, dass erkannte Missstände nicht zeitnah angegangen werden, da aufgrund der Vielzahl der Beobachtungsgegenstände der benötigten Ressourcen und Zeiträume für die Analyse der Detailsituation überproportional viel Kapazität in die Identifizierung und Priorisierung von Optimierungspotenzialen investiert werden muss. Diese Kapazitäten fehlen dann im Bereich der Realisierung der Potenziale durch abgeleitete Maßnahmen, die zudem durch den zeitintensiven Priorisierungsprozess hinausgezögert werden.

Ferner muss das Modell muss dabei auf unterschiedlich aggregierten Leveln innerhalb des Unternehmens einsetzbar sein, so dass neben dem strategisch fokussierten Einsatz auch die Bewertung operativer Maßnahmen ermöglicht werden bzw. abgeleitet werden kann.Vorraussetzung ist die Existenz eines strategischen Rahmens, in dem z.B. neben den Stakeholdern die Kundenerwartungen, das Zielsystem sowie Erfolgsparameter definiert sind. Der strategische Rahmen bildet zudem die Basis für den Aufbau eines mehrdimensionalen bzw. mehrperspektivischen Modells.

Relevante Parameter und deren Messgrößen müssen dabei den Zielen bzw. den Perspektiven untergeordnet und top-down innerhalb des Unternehmens herunter gebrochen werden.

Wichtig ist dabei die Berücksichtigung von Ursache- / Wirkungsbeziehungen. Diese Wechselwirkungen sind bei jeder Änderung des Modells bzw. bei Änderung einzelner Ziel- oder Ergebniswerte neu zu verifizieren.

Die Customer Scorecard: Best Practise

Für die Erfüllung der Anforderungen können grundsätzlich verschiedenste Strukturierungs- und Darstellungsmethoden verwendet werden. Eine Methodik, die für die Abbildung von qualitativen und quantitativen Parametern und deren Interdependenzen in einer Struktur geeignet und erprobt ist, ist das Balanced Scorecard Konzept. Es hat den Vorteil, dass es als Methodik zur Strategiestrukturierung, -implementierung und Erfolgskontrolle, einen Controlling- Ansatz beinhaltet. Zudem ist die Balanced Scorecard in vielen Unternehmen als Management-Instrument eingeführt. Somit liegen in diesen Fällen bereits Kenntnisse zur Nutzung der Methodik und die generelle Akzeptanz des Instruments vor. Das Konzept bedarf dabei lediglich der Anpassung an die besonderen Anforderungen einer kundenfokussierten Sichtweise.

Bei Nutzung der Balanced Scorecard auf Unternehmensebene können die darin verankerten Unternehmensziele relativ einfach über die Perspektiven auf die jeweiligen Kundensegmente heruntergebrochen werden. Dabei können die für die Balanced Scorecard geleisteten Vorarbeiten (Analyse der Ursache-/ Wirkungsbeziehungen, Identifikation von Messgrößen, Bestimmung des Messverfahrens und Maßnahmen zur Zielerreichung) für die Customer Scorecards der Kunden(- segmente) – ggf. mit geringen Adaptionen - genutzt werden. Dabei sind die generellen Zielgrößen der Unternehmensebene auf die jeweilige Segmentstrategie anzupassen.

Dies ermöglicht zum einen eine genaue Zielvorgabe und ein zeitnahes Erfolgstracking für jedes Kundensegment. Zum anderen ist so der Zusammenhang von Zielerreichung auf Kundensegment- und Unternehmensebene in der Systematik verankert. Bei Abweichungen können schneller Ursachen und relevante Zielgruppen identifiziert und korrigierende Maßnahmen zeitnäher konzeptioniert und eingeleitet werden.

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Die Customer Scorecard ist auch für Unternehmen geeignet, die auf Ebene der Unternehmensstrategie und Zielplanung keine Balanced Scorecard nutzen.

Allerdings entfallen hier die Synergiepotenziale durch die gemeinsame Nutzung der BSC-Methodik. Durch die Definition relevanter Ziele und Zielwerte auf Basis der unternehmensspezifischen Disposition, Identifikation und Zuordnung der relevanten Parameter zu den Perspektiven wird ein ganzheitliches CRM-Bild erzeugt. Die Perspektiven der Customer Scorecard entsprechen denen der Standard-BSC, allerdings unterscheiden sich die darunter liegenden Inhalte teilweise, da nicht alle Ziele der Unternehmens-BSC für die Kundensicht relevant sind.

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In der folgenden Grafik ist eine beispielhafte Aufteilung der relevanten Status, Potenziale und Parameter über die Perspektiven dargestellt. Abhängig von den Branchen- und Marktspezifika sowie der individuellen Disposition des Unternehmens kann diese Aufteilung auch in anderer Form bzw. Ausprägung erfolgen.

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Ausgehend von den Potenzialen und den Zielen für das Kundensegment werden auf Grundlage von Ursache- / Wirkungsbeziehungen relevante Parameter identifiziert und abgegrenzt. Für diese Parameter werden Zielwerte auf Basis der übergreifenden Zielsetzung und der spezifischen Zielsetzung und Strategie für das jeweilige Kundensegment definiert. Parallel wird ein Messverfahren für jeden Parameter entwickelt, erprobt und eingeführt. Durch die Messung der Parameter und dem Vergleich mit den definierten Zielwerten, werden Steuerungsbedarfe identifiziert. Im günstigsten Fall lassen sich auf Basis der Messwerte und aus der Systematik der Ursache-/ Wirkungsbeziehungen in der Customer Scorecard bereits Gründe für die Zielabweichung und Korrekturmöglichkeiten ableiten. Wenn dies nicht möglich ist, muss nach Feststellung der Abweichung eine vertiefte Analyse erfolgen.


Ausblick und Entwicklungswege

Um die signifikanten Effizienz- und Effektivitätsgewinne, die CRM-Performance Measurement bietet, zu realisieren, sind einige grundlegende Voraussetzungen zu schaffen. Die zentralen Herausforderungen sind dabei die Komplexitätsreduktion unter Beibehaltung möglichst differenzierter und aussagekräftiger Betrachtungsperspektiven und die Unterlegung dieser Betrachtungsperspektiven mit aussagekräftigen und im Unternehmen verfügbaren Kennzahlen.

Dabei ist vor allem letztere Problematik bei unzureichender Ausgangslage ein kurzfristig nicht zu beseitigender Showstopper auf dem Weg zum CRM- Performance Measurement. Zudem zeigt sich in der Praxis, dass die Differenzierung vorliegender Daten über die definierten Kundensegmente oft nicht ohne weiteres möglich ist.

Es empfiehlt sich daher ein mehrstufiges Vorgehen zur Erreichung des gewünschten Reifegrades:

1. Definition von Anforderungen an CRM-Performance Measurement für die individuelle Situation des Unternehmens. Aufbau eines mittelfristigen Frameworks von CRM-Zielen

2. Ableitung grundlegender Daten- und Reportingbedarfe auf Basis der definierten Anforderungen

3. Verifizierung der Verfügbarkeit der benötigten Daten und Reportingkapazitäten.


4. Aufbau des übergreifenden CRM-Perfomance Measurements auf Unternehmensebene unter besonderer Berücksichtigung organisatorischer Rahmenbedingungen

5. Verfeinerung auf Kundensegmentebene und Implementierung der Customer Scorecard als Analyse und Controllingwerkzeug

6. Weiterentwicklung zur selektiven Detaillierung auf Maßnahmenebene

Ist die Customer Scorecard implementiert und als Werkzeug akzeptiert und genutzt kann Sie schrittweise verfeinert werden. Besonderer Fokus sollte hierbei auf der Operationalisierung der Analyseergebnisse durch darauf aufbauende Steuerungsmaßnahmen sein. Damit ist der finale Evolutionsschritt des CRM Performance Measurements geleistet. In dieser Stufe ist ein faktenbasiertes und konsistentes CRM Performance Management möglich. Dadurch wird gerade auch in Zeiten beschränkter Budgets und verschärften Wettberwerbs ein effizientes Kundenbeziehungsmanagement und damit das beruhigende Gefühl von "power with control" ermöglicht.

Thema des Eintrags (Marketing, eCommerce)
Direktmarketing
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